• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.06a
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• pp.138-145
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• 2000

본 논문은 정보거래 자동 중개 시스템을 위한 한국어 문형 표준안에 대하여 기술한다. 정보거래 자동 중개 시스템은 인터넷상에서 지식정보자산의 공급자와 수요자를 자동으로 연결해주는 시스템으로서 텍스트로 기술되는 수요자의 의도와 공급자의 지식정보 내용을 정확히 연결할 수 있는 신뢰성을 보장한 고품질의 정보검색 기술이 필수적이다. 그러나 자연어의 복잡성과 불규칙성은 정확한 언어처리 기술이 필수적인 고품질의 정보검색을 보장할 수 없다. 따라서 본 논문은 한국어 문장 표현 방식을 표준화하여 언어처리 기술 적용의 한계를 극복해보자는 데 그 목적이 있다. 또한 일반 사용자의 언어 표현을 문형 표준안으로 유도하는 방법에 대하여 기술한다. 문형 표준안의 구성은 표준 문형, 표준 문형 유도 방법, 어휘부로 구성되어 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.112-114
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• 2003

현재의 웹은 동일한 답변을 요구하는 중복된 질문들과 은톨로지의 부재로 인해 심각한 자원 낭비의 문제를 안고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 이동 에이전트를 이용한 정보 공유 시스템이 대안으로 제시되었으나, 서버 수의 급증에 따른 자료 처리시간 증가와 사용자의 의도라는 전설 다른 달변을 가져오는 등의 문제를 여전히 안고 있다. 따라서 본 논문에서는 이물 해결하기 위해 RDF와 ROFS 기반의 은톨로지를 활용한 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 잔바 기반의 이동 에이전트와 RDF, RDFS 기반의 은톨로지로 구성된다. 분산 이형 환경에서 독립적으로 운영되던 질의 응답 게시판을 검색할 때, 이동 에이전트는 코드의 이동으로 네트워크의 부하를 방지하고 구조화된 온톨로지는 질문에 대한 도메인을 확인함으로써 효율적인 이동 에이전트의 라우팅을 제공한다. 본 논문에서 제안한 시스템을 전자상거래에서 빈번하게 발생하는 상품에 대한 소비자들간의 질의 응답 게시판에 적용하여 시멘틱 웹 환경에서 도메인 추론을 통한 에이전트 라우팅과 가중치를 부설하지 않은 클래스의 속성 비교를 이용한 검색 방법이 시간의 단축과 네트워크 부하의 감소, 그리고 기존 시스템의 가장 큰 문제점이었던 정확도(precision)와 재현율(recall)을 개선하는데 효과적이고 타당하다는 것을 보여준다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.10
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• pp.1219-1229
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• 1999

일반적으로 AND, OR, NOT과 같은 연산자를 사용하는 불리언 질의는 사용자의 검색의도를 정확하게 표현할 수 있기 때문에 검색 전문가들은 불리언 질의를 사용하여 높은 검색성능을 얻는다고 알려져 있지만, 일반 사용자는 자신이 원하는 정보를 불리언 형태로 표현하는데 익숙하지 않다. 본 논문에서는 검색성능의 향상과 사용자 편의성을 동시에 만족하기 위하여 사용자의 자연어 질의를 확장 불리언 질의로 자동 변환하는 방법론을 제안한다. 먼저 자연어 질의를 범주문법에 기반한 구문분석을 수행하여 구문트리를 생성하고 연산자 및 키워드 정보를 추출하여 구문트리를 간략화한다. 다음으로 간략화된 구문트리로부터 명사구를 합성하고 키워드들에 대한 가중치를 부여한 후 불리언 질의를 생성하여 검색을 수행한다. 또한 구문분석의 오류로 인한 검색성능 저하를 최소화하기 위하여 상위 N개 구문트리에 대해 각각 불리언 질의를 생성하여 검색하는 N-BEST average 방법을 제안하였다. 정보검색 실험용 데이타 모음인 KTSET2.0으로 실험한 결과 제안된 방법은 수동으로 추출한 불리언 질의보다 8% 더 우수한 성능을 보였고, 기존의 벡터공간 모델에 기반한 자연어질의 시스템에 비해 23% 성능향상을 보였다. Abstract There have been a considerable evidence that trained users can achieve a good search effectiveness through a boolean query because a structural boolean query containing operators such as AND, OR, and NOT can make a more accurate representation of user's information need. However, it is not easy for ordinary users to construct a boolean query using appropriate boolean operators. In this paper, we propose a boolean query formulation method that automatically transforms a user's natural language query into a extended boolean query for both effectiveness and user convenience. First, a user's natural language query is syntactically analyzed using KCCG(Korean Combinatory Categorial Grammar) parser and resulting syntactic trees are structurally simplified using a tree-simplifying mechanism in order to catch the logical relationships between keywords. Next, in a simplified tree, plausible noun phrases are identified and added into the same tree as new additional keywords. Finally, a simplified syntactic tree is automatically converted into a boolean query using some mapping rules and linguistic heuristics. We also propose an N-BEST average method that uses top N syntactic trees to compensate for bad effects of single incorrect top syntactic tree. In experiments using KTSET2.0, we showed that a proposed method outperformed a traditional vector space model by 23%, and surprisingly manually constructed boolean queries by 8%.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.253-256
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• 2005

언어는 단순히 인간의 의사소통의 수단이 될 뿐만 아니라 사고, 추론, 판단 등의 지적활동의 도구로서 활용된다. 컴퓨터에서는 인간의 언어를 사용하여 인간과 유사한 지적활동을 실현하고 자 하는 연구로 일상언어 컴퓨팅(everyday language computing)이 있다. 본 논문에서는 일상언어 컴퓨팅을 실현하는 한 예로 교통정보 서비스를 위한 대화시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 시스테믹 기능문법(Systemic Functional Grammar: SFG)을 기반으로 사용자의 발화를 3개의 메타기능을 통하여 의미를 분석하고, 메타기능으로 표현된 의미로부터 시스템의 발화를 생성한다 기존 교통정보 서비스는 DB의 질의검색과 일률적인 정보제공이 일반적인 것에 비해, 제안하는 대화시스템은 대화의 의미 속에 포함된 사용자의 의도 및 의미를 분석함으로써 보다 적절한 정보를 제공하여 사용자의 서비스만족도를 향상 시키는 교통정보서비스를 가능하게 한다. 또한, 웹과 연동되는 VXML(Voice Extend Makeup Language)을 대화시스템에 적용함으로서 실용적인 인터페이스를 실행하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.49-54
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• 2008

질의응답시스템에서 사용자 질의로 입력된 자연어문장을 완벽하게 분석하는 것은 쉬운 일이 아니며, 사용자의 질의 의도의 불명확성으로 키워드 여러 개의 질의문이 존재할 수 있다. 본 논문에서는 질의를 하기 전에 사용자가 안게 되는 자연어 질의문의 작성 부담감을 줄이고, 키워드만으로 자신이 원하는 질의문을 선택할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다. 제안 시스템은 평서문에서 자동으로 질의문을 생성한다. 질의문 생성은 장문형질의문생성과 단문형질의문생성으로 구분하며, 장문형질의문은 문장의 전체형태를 유지하면서 특정고유명사를 질의하는 것이고, 단문형질의문은 주어진 고유명사를 질의하는 최소한의 요소를 갖춘 단순 형태의 질의 문장이다. 또한 제안 시스템은 생성된 질의문이 유한 해답을 도출할 수 있는 의미있는 질의문을 선별하는 과정을 포함한다. 본 논문에서 제안한 방식이 사용자에게 의미있는 질의문을 제시하여주고 사용자가 원하는 질의문을 선택하게 함으로써 검색의 시간단축과 자연어문장 질의어 자체에 대한 고민을 해소시킬 수 있다. 또한 이는 자연어 문장처리의 한계를 극복할 수 있는 시스템을 구현할 수 있는 기반을 마련한 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.451-454
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• 2011

COSMOS (COntentS Making Omnipotent System)는 컴퓨터 게임이나 3차원 애니메이션 제작이 가능하도록 그래픽 랜더링, 특수효과, 물리엔진, 인공지능 엔진 등의 기능을 갖춘 범용성 3차원 콘텐츠 저작 시스템이며, 무엇보다도 직관적인 인터페이스 기능을 통해 사용자의 편리성을 제공해 준다. 본 논문은 COSMOS에서 음향 정보를 자동으로 3D 콘텐츠 구성 요소에 배합될 수 있도록 하는 기술에 대한 내용이다. 본 기술의 도입을 통해 COSMOS에서는 사용자의 의성어 소리를 인식하여, 그 의미에 적합한 디지털 사운드를 검색한 후에 사용자의 의도에 맞추어 변환하여 이와 관련된 콘텐츠 구성 요소와 일치 시켜줌으로써 보다 직관적으로 콘텐츠 저작 기능을 제공할 수 있다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.29 no.8
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• pp.584-594
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• 2002

In information retrieval or digital library, one of the most important factors is to find out the exact information which users need. In this paper, we present an efficient index term extraction method which makes it possible to guess the content of documents and get the information more exactly. To find out index terms in a document, we use lexical chains. Before generating lexical chains, we roughly disambiguate the senses of nouns in a document using specific concept, called semantic window. Semantic window is that we look ahead semantic relations of peripheral nouns and disambiguate the senses of nouns. After generating lexical chains with sense-disambiguated nouns, we find out strong chains by some metrics and extract index terms from a few strong chains. We evaluated our system, using results of a key phrase extraction system, KEA. This system works in general domains of documents Including Information Retrieval and Digital Library.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.13B no.4 s.107
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• pp.383-392
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• 2006

In this paper, we propose a new relevance feedback algorithm using Probabilistic Neural Networks(PNN) while supporting multi-class learning. Then, to validate the effectiveness of our feedback approach, we incorporate the proposed algorithm into our region-based image retrieval tool, FRIP(Finding Regions In the Pictures). In our feedback approach, there is no need to assume that feature vectors are independent, and as well as it allows the system to insert additional classes for detail classification. In addition, it does not have a long computation time for training because it only has four layers. In the PNN classification process, we store the user's entire past feedback actions as a history in order to improve performance for future iterations. By using a history, our approach can capture the user's subjective intension more precisely and prevent retrieval performance errors which originate from fluctuating or degrading in the next iteration. The efficacy of our method is validated using a set of 3000 images derived from a Corel-photo CD.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.3 no.3
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• pp.417-428
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• 1996

In this paper, a database interface system with natural language dialogue is designed and implemented. The system is made up of language analysis, context processing, dialogue processing and DB processing unit. The method for classifying and processing an undefined word in language analysis is proposed. It reduces the dictionary size, which gives difficulties in DB Interface. And the current DB Interfaces dealt with an input utterance independently. But the system in this paper provides a user with the interface environment in which he or she can have a continuous conversation with the system and retrieve DB information. Thus in this paper, speech acts which include user's inattentions well as propositional contents are defined, and user action hierarchical model for library DB retrieval is constructed. And the system uses the defined knowledge to recognize-user's plan, effectively understanding and managing the ongoing dialogue. And the system is implemented in the domain of library database in order to prove the proposed methods in this paper.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.22 no.1
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• pp.19-27
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• 2011

Recommendation systems are developed to overcome the problems of selection and to promote intention to use. In this study, we propose a recommendation system using adjacency data according to user's behavior over time. For this, the product adjacencies are identified from the adjacency matrix based on graph theory. This research finds that there is a trend in the users' behavior over time though product adjacency fluctuates over time. The system is tested on its usability. The tests show that implementing this recommendation system increases users' intention to purchase and reduces the search time.